Étymologie
Hasard est un mot qui vient de l'arabe oriental az-zahr, qui désigna jusqu'au XIIe siècle un jeu de dés, mais aussi par métaphore tous les domaines relevant de 'la science de la Chance' (Averroès).
Le mot se charge de nouvelles significations, et notamment de celle de danger. Déjà perceptible dans le mot , ce nouveau sens est devenu le noyau sémantique de l'anglais .
Le hasard en sciences
Si on tient compte du point de vue
déterministe des
sciences, tout phénomène a nécessairement une cause. Donc, on ne peut qualifier de
hasardeux que les systèmes dynamiques dont le niveau de
complexité est tel que l'
esprit humain ne peut en déterminer le devenir (exemple: le mouvement, ou la sortie, des boules du
Loto). On peut dire que le hasard s'applique aux systèmes obéissant à la
théorie du chaos.
Le hasard dans différents domaines scientifiques
;Les sciences exactes sont celles qui cherchent à réduire le plus l'effet de hasard :
- En statistique, on parle de variables aléatoires, c'est-à-dire de distributions de probabilité.
- En informatique, le terme hasard peut paraître assez incongru, mais lorsque l'on parle de hasard, on veut surtout parler de génération de nombres pseudo-aléatoires : la logique qui les sous-tend est supposée suffisamment éloignée du problème où on les injecte pour ne pas se distinguer d'une suite réellement aléatoire.
- En mathématiques, les décimales de pi n'ont rien d'aléatoire, mais la distribution des chiffres ou des groupes consécutifs de N chiffres de ses décimales ont cependant les caractéristiques d'un phénomène aléatoire.
;Les systèmes chaotiques et hasardeux régissent un grand nombre de phénomènes naturels :
- En physique, des phénomènes sont représentés comme des aléas. C'est le cas, par exemple, en mécanique quantique ou en théorie cinétique des gaz.
- En biologie, les lois de l'hérédité suivent les lois du hasard ( Ce sera un garçon ou une fille? ). L'évolution du monde vivant se fait en partie au hasard, on parle de contingence de l'évolution.
- En médecine, certaines maladies multifactorielles (cancer...) ne sont pas prévisibles.
;Les sciences humaines et sociales comportent une forte part de hasard :
- En économie, le manque de prévisions fiables montre que cela dépend du hasard.
- En sociologie, les sondages se font sur des personnes tirées au hasard.
Comment vaincre le hasard?
- Comprendre les phénomènes pour les prévoir,
- Plus on considère un grand nombre d'événements ou des échantillons importants, plus on réduit l'effet de hasard (si je tire 1 million de fois à pile ou face, je peux prévoir à peu près le résultat)
Tentative de définition
Au ,
Cournot définissait le hasard, dans une proposition devenue célèbre, comme la “rencontre de deux séries causales indépendantes”. Les événements en eux-mêmes sont supposés tout à fait déterminés quant à leur cause et à leur effet ; c’est de leur rencontre imprévisible, de l’intrusion d’une nouvelle causalité indépendante dans le déroulement d’un processus que naît le hasard. Par exemples :
- Si la pluie a fait des dégâts au toit d'une maison, et que de fil en aiguille, de cause à effet, une tuile vient à s'en détacher, on se trouve dans une « série causale ».
- S’il se met à faire beau (après la pluie, le beau temps), et que je décide de partir me promener, on se trouve dans une autre série, une autre « histoire ».
- Si je prends la tuile sur le coin de la tête, c'est que le hasard a fait se rencontrer deux processus qui tout d'un coup concordent et dans le temps et dans l'espace.
Mesure du hasard
Scientifiquement, l’acquisition des possibilités de traitement des grands nombres a permis d’étudier les conditions de l’apparition et du développement des formes de hasard :
On y trouve un écho de la philosophie pré-socratique selon laquelle
Tout ce qui existe est le fruit du hasard et de la nécessité.
Le hasard du mouvement et de la rencontre des atomes les uns avec les autres, déjà exposé chez Démocrite, sera revisité par la mécanique quantique, pour laquelle le hasard ne peut se définir que là où il y a un observateur (les fonctions d'onde sont en effet parfaitement déterminées ; seule leur réalisation est aléatoire).
- Il importe de ne pas confondre le chaos et le hasard : le comportement erratique de systèmes résulte d’un enchevêtrement de séries causales engendrant des conflits d’actions, qui semblent indépendantes car trop complexes pour être analysées. Le hasard, lui, exprime simplement une absence d'information, que celle-ci puisse exister ou non. Néanmoins, les systèmes chaotiques sont couramment utilisés dans les générateurs de hasard.
- La complexité n’intervient pas non plus en tant que telle : on peut créer nombre de modèles extrêmement simples, et qui obéissent pourtant à un processus imprévisible, ou dont le comportement paraît déconcertant (voir Fourmi de Langton). Une fonction d’émergence se manifeste souvent dans les systèmes complexes observés, et a suggéré la notion d'auto-organisation.
Le hasard peut souvent être transcrit en lois probabilistes.
Probabilités et
statistiques permettent une plus fine observation du monde et donc des projections plus rigoureuses dans l’avenir.
Utilité et utilisation du hasard
On utilise le hasard afin de simplifier les analyses, mais pas seulement : de nombreux phénomènes réels étant imprévisibles, on a besoin de savoir utiliser le hasard si on veut les copier ; c'est notamment le cas pour les simulations.
Les théories des jeux prennent en compte le hasard. Celle des jeux économiques, de John von Neumann et d'Oskar Morgenstern, montre que les stratégies optimales pour contrer un adversaire sont parfois des stratégies mixtes : il est difficile de prévoir vos mouvements si vous les tirez au hasard, mais encore faut-il effectuer ce tirage d'une façon optimale pour vous et le moins favorable possible pour votre adversaire. Voir Point selle.
La compréhension et la maîtrise des jeux de hasard nécessitent bien entendu quant à elles une bonne modélisation du hasard.
Les méthodes de calculs numériques basées sur le hasard sont nommées 'méthodes de Monte-Carlo'.
Méthodes de Monte-Carlo
- Article détaillé : méthode de Monte-Carlo
Ces méthodes utilisent des nombres aléatoires pour simuler des situations, calculer des intégrales ou résoudre des équations aux dérivées partielles.
Les méthodes de Monte-Carlo sont particulièrement utilisées en physique, où l'on calcule des algorithmes qui permettent ensuite d'analyser des résultats d'expériences.
Génération de hasard
Puisqu'on utilise le hasard, il serait plus pratique de pouvoir directement le produire, ceci à des fins d'efficacité. Pour cela, on peut par exemple utiliser :
- des phénomènes imprévisibles : dés, roulette, loto ;
- des opérations mathématiques imprévisibles à l'intérieur d'algorithmes : division euclidienne, congruence, carré ;
- des processus physiques : radioactivité, lame semi-réfléchissante...
Toutes ces méthodes ne génèrent qu'un pseudo-hasard, presque indéterminable, ou seulement partiellement indéterminable.
Citations
- , Théophile Gautier
- , Théophile Gautier
- , Albert Einstein
- , Hector Berlioz
- , Bossuet
- , Honoré de Balzac
- , Honoré de Balzac
- , Honoré de Balzac
- , René Barjavel
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- , Charles Baudelaire
- , Jean Baudrillard
- , Pierre-Augustin Caron de Beaumarchais
- , Georges Bernanos
- , Georges Bernanos
- , Joseph Bertrand
- , Léon Bloy
- , Émile Borel
- , Jean-Louis Bory
- , André Breton
- , Albert Camus
- , Alfred Capus
- , Alexis Carrel
- , Sébastien-Roch Nicolas de Chamfort
- , Marie Jean Antoine Nicolas de Caritat
- , Confucius
- , René Daumal
- , Albert Einstein
- , Ostad Elahi
- , Paul Éluard
- , Friedrich Engels
- , Max Ernst
- , Euripide
Voir également
Lectures
Tilfældighed
Slump
)
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